Variations in Patterns of Muscle Activity Observed in Participants Walking in Everyday Environments: Effect of Different Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this study was to examine variations in lower limb surface electromyography (EMG) activity when individuals walked on different outdoor surfaces and to characterize the different potential motor strategies. Method: Forty healthy adult participants walked at a self-selected speed over asphalt, grass, and pavement. They then walked on an indoor treadmill at the same gait speed as observed for each outdoor condition. The EMG activity of the vastus lateralis (VL), tibialis anterior (TA), biceps femoris (BF), and gastrocnemius lateralis (GL) muscles was recorded, and the duration and intensity (root mean square) of EMG burst activity was calculated. Results: Walking on grass resulted in a longer TA burst duration than walking on other outdoor surfaces. Walking on pavement was associated with increased intensity of TA and VL activation compared with the indoor treadmill condition. The variability of EMG intensity for all muscle groups tested (TA, GL, BF, VL) was greatest on grass and lowest on asphalt. Conclusions: The muscle activity patterns of healthy adult participants vary in response to the different qualities of outdoor walking surfaces. Ongoing development of ambulatory EMG methods will be required to support gait retraining programmes that are tailored to the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».